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支持向量机在多目标跟踪中的研究应用

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支持向量机在多目标跟踪中的研究应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-18页
  · 引言第12页
  · 多目标跟踪与支持向量机的研究与发展现状第12-16页
    · 多目标跟踪的研究与发展现状第12-14页
    · 支持向量机的研究与发展现状第14-16页
  · 研究问题的提出第16-17页
  · 论文结构及所做工作第17-18页
第二章 基于目标多特征信息的支持向量机数据关联算法第18-29页
  · 引言第18-19页
  · 支持向量机第19-23页
    · 最优分类面第19页
    · 支持向量机基本原理第19-21页
    · 特征空间和核方法第21-23页
  · 目标特征信息分析第23-25页
    · 雷达测量值与目标预测值之间的偏差第23-24页
    · 多普勒频移偏差第24页
    · 雷达目标散射截面积(RCS)偏差第24-25页
  · 支持向量机在数据关联中的应用第25-26页
  · 仿真及分析第26-27页
  · 结论第27-29页
第三章 多传感器航迹融合与关联第29-39页
  · 引言第29页
  · 目标跟踪模型和测量模型第29-32页
  · 基于支持向量机的航迹关联算法第32-33页
  · 雷达和红外信息融合算法第33-36页
    · 顺序式结构的多传感器融合算法第33-34页
    · 卡尔曼加权融合算法第34-36页
  · 仿真与分析第36-38页
    · 支持向量机航迹关联算法仿真第36-37页
    · 雷达和红外传感器航迹融合仿真第37-38页
  · 结论第38-39页
第四章 基于支持向量机的多传感器信息融合机动目标跟踪方法研究第39-52页
  · 引言第39页
  · 基于最优数据压缩的雷达和红外融合第39-43页
  · 跟踪滤波器设计第43-45页
  · 特征向量的提取第45-46页
  · 最小二乘支持向量机的在线训练算法第46-48页
  · 仿真与分析第48-51页
    · 基于SVM的自适应卡尔曼滤波算法仿真第48-51页
  · 结论第51-52页
第五章 总结及展望第52-54页
参考文献第54-58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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